import tensorflow as tf

# 为训练定义损失函数，它会接受 logits 向量和 True 索引，并为每个样本返回一个标量损失
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)  # 损失函数
# from_logits=True 表示损失函数接收的是 logits 向量，就是原始的数值，不是经过 softmax 处理的百分比概率值。
# 写了这个参数，损失函数



loss_fn(y_train[:1], predictions).numpy()  # 计算损失

'''
损失函数就是一个衡量标准，告诉模型“我做得好不好”。

接收两个值：模型的输出和真实值。
输出一个二维张量，表示这次预测错了多少。

损失函数（的返回值）越小，模型预测的结果越接近真实值。
损失函数越大，模型预测的结果就越不准确。

'''

